一、Checkpoint相关源码分为四个部分
1、Checkpoint的基本使用:spark_core & spark_streaming
2、初始化的源码
3、Checkpoint的job生成及执行的过程
4、读Checkpoint的过程
二、Checkpoint的基本使用
Checkpoint可以是还原药水。辅助Spark应用从故障中恢复。SparkStreaming宕机恢复，适合调度器有自动重试功能的。对于 SparkCore 则适合那些计算链条超级长或者计算耗时的
关键点进行 Checkpoint， 便于故障恢复 。
Checkpoint和persist从根本上是不一样的：
1、Cache or persist:
Cache or persist保存了RDD的血统关系，假如有部分cache的数据丢失可以根据血缘关系重新生成。
2、Checkpoint
会将RDD数据写到hdfs这种安全的文件系统里面，并且抛弃了RDD血缘关系的记录。即使persist存储到了磁盘里面，在driver停掉之后会被删除，而checkpoint可以被下次启动使用。
Checkpoint基本使用
对于spark_streaming的checkpoint:
spark streaming有一个单独的线程CheckpointWriteHandler，每generate一个batch interval的RDD数据都会触发checkpoint操作。对于kafka的DirectKafkaInputDStreamCheckpointData，实质是重写DStreamCheckpointData的update和restore方法，这样checkpoint的数据就是topic，partition，fromOffset和untilOffset。更多请参考源码例子RecoverableNetworkWordCount
对于spark_core的checkpoint：
docheckpoint：
recover:
二、Checkpoint的初始化源码
1、设置Checkpoint目录
2、调用Checkpoint方法，构建checkpointData
三、DoCheckpoint源码
在SparkContext的runjob方法中
进入之后
RDDCheckpointData中真正做Checkpoint返回一个新的RDD并清除掉依赖关系
ReliableRDDCheckpointData中真正进行Checkpoint操作
在该方法中
1、获取sc
2、创建输出目录
3、以Job的方式进行Checkpoint操作
4、将分区策略写入Checkpoint目录
四、读取Checkpoint数据
三个方法：
1、同一个Spark任务，共有了Checkpoint的RDD，在该RDD的iterator方法中
进入 computeOrReadCheckpoint
如果进行了 Checkpoint， 条件为真firstParent[T].iterator(split, context)其中， firstParent 为
/** Returns the first parent RDD */
接着是获取依赖
假如进行了Checkpoint，那么CheckpointRDD就是存在
在初始化Checkpoint的时候，我们已经初始化了CheckpointData了。
2、RDD的计算链条失败，主动去读Checkpoint文件的过程
这个要求我们的入口类在下面这个包
3、SparkStreaming的故障恢复
首先，看一下SteamingContext的需要
然后去读取Checkpoint
分两个步骤：
A、获取最新的Checkpoint目录
B、迭代找到最新的Checkpoint就返回
最后就是使用获取的Checkpoint去构建ssc
主要是做了一下动作
